这篇文章主要为大家展示了“Python如何提取频域特征”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Python如何提取频域特征”这篇文章吧。

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在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。

首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt1、首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt

读取音频文件：

samplimg_freq, audio = wavfile.read("data/input_freq.wav")

提取MFCC特征和过滤器特征：

     mfcc_features = mfcc(audio, samplimg_freq)

     filterbank_features = logfbank(audio, samplimg_freq)

打印参数，查看可生成多少个窗体：

   print('\nMFCC:\nNumber of windows =', mfcc_features.shape[0])

   print('Length of each feature =', mfcc_features.shape[1])

   print('\nFilter bank:\nNumber of windows=', filterbank_features.shape                                                         [0])

   print('Length of each feature =', filterbank_features.shape[1])

将MFCC特征可视化。转换矩阵，使得时域是水平的：

   mfcc_features = mfcc_features.T

   plt.matshow(mfcc_features)

   plt.title('MFCC')

将滤波器组特征可视化。转化矩阵，使得时域是水平的：

   filterbank_features = filterbank_features.T

   plt.matshow(filterbank_features)

   plt.title('Filter bank')

   

   plt.show()

以上是“Python如何提取频域特征”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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